Le Benchmark Multimodal Déterministe Reproduit GLM-Image vs GPT-4o, Gemini, Claude, et Qwen2-VL

Reproduire les résultats des VLM multimodaux est notoirement fragile: de petites modifications de l’invite, des mises à jour silencieuses du modèle ou un patch CUDA différent peuvent faire varier les scores de plusieurs dizaines de points. Alors que GLM-Image entre dans les comparaisons directes avec GPT-4o, Gemini, Claude, et Qwen2-VL, les seules déclarations crédibles sont celles que vous pouvez relancer—octet par octet—quelques semaines plus tard sur un nouveau matériel. Cet article montre comment éliminer les variables cachées avec un protocole entièrement verrouillé et déterministe qui standardise les invites, le décodage, les entrées et l’infrastructure, puis quantifie l’incertitude avec des statistiques robustes. Le but n’est pas seulement la répétabilité; c’est l’équité entre les modèles avec différentes API et prétraitements.

Nous détaillerons l’architecture d’évaluation de bout en bout—fixation des versions et verrouillage des points de terminaison, déterminisme du matériel et du cadre, normalisation des invites/décodages, contrôles d’entrée pour les images et les courtes vidéos, respect strict du schéma JSON, et tests de signification statistique solides. Vous verrez des tableaux de comparaison qui capturent les surfaces de contrôle que nous corrigeons, ainsi que les meilleures pratiques et des exemples exécutables pour reproduire la configuration. À la fin, vous serez en mesure de réaliser des évaluations comparatives équitables qui résistent à l’examen et reproduisent GLM-Image contre les principaux VLM sur les benchmarks publics avec un score officiel.

Détails Architecture/Implémentation

Fixation des versions et verrouillage des points de terminaison

• Verrouiller les identifiants exacts des modèles et les points de terminaison avant la première exécution et re-valider avant le scoring. Capturer les identifiants de modèles du fournisseur (par exemple, chemin ou nom de modèle versionné) à partir des documents officiels pour GLM-Image (ZhipuAI Open Platform) et comparateurs (OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude Vision, Google Gemini Vision, Qwen2-VL).
• Si un fournisseur améliore un modèle ou change un ensemble de données en cours de traitement, invalider et relancer toute la comparaison. Journaliser la chaîne d’identification du modèle retournée dans chaque réponse.

Standardisation du matériel

• Utiliser une base reproductible: conteneur Ubuntu LTS par digest, CUDA/cuDNN verrouillé, et un seul NVIDIA H100 80GB ou A100 80GB avec MIG désactivé; consigner les versions des pilotes, l’UUID du GPU, les limites de puissance, et les horloges maximales au début de chaque tâche.
• Garder la topologie d’inférence constante (pas de changements de parallélisme des tenseurs en cours de traitement). Pour les modèles open/sur site, désactiver la quantification sauf si elle fait partie d’une expérience spécifiquement étiquetée.

Déterminisme du cadre

• Verrouiller PyTorch et les piles d’inférence (par exemple, vLLM, TensorRT-LLM) et définir des drapeaux déterministes. Fixer les graines aux niveaux Python/Numpy/Torch/CUDA; activer les chemins déterministes cuDNN et contrôler l’espace de travail cuBLAS. Reconnaître les impacts sur le débit en échange de la répétabilité.
• Vérifier le déterminisme sur des échantillons de préchauffage en hachant les sorties par article et graine.

Exemple de harnais de graine et déterminisme:

# seeds.py
import os, random, numpy as np, torch

SEED = 2026
random.seed(SEED)
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(SEED)
np.random.seed(SEED)

torch.manual_seed(SEED)
torch.cuda.manual_seed_all(SEED)

# Reproductibilité PyTorch
import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.deterministic = True
cudnn.benchmark = False # éviter l'autotuning non déterministe 

# Déterminisme cuBLAS (défini avant l'importation dans certains réglages)
os.environ.setdefault("CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG", ":16:8") # ou ":4096:8" 

Normalisation des invites et du décodage

• Fixer une invite système neutre entre les modèles: “Vous êtes un assistant vision-langage utile et précis. Suivez les instructions à la lettre. Si incertain, dites ‘pas sûr’. Évitez les affirmations non soutenues.”
• Standardiser les modèles de tâches pour VQA/GQA, COCO captioning, et RefCOCO grounding afin que seules les images et chaînes de tâches varient.
• Réglages par défaut du décodage: température=0.2, top_p=0.9, top_k désactivé sauf si nécessaire; nombre maximum de tokens et séquences d’arrêt fixes pour chaque tâche. Pour les fournisseurs avec des modes structurés (par exemple, fonction/JSON), appliquer le schéma et mesurer les taux de JSON non valide.

Contrôles d’entrée pour les images et courtes vidéos

• Limiter le côté long à 2048 px, préserver l’aspect, et appliquer un cadre uniforme. Journaliser toute limite inférieure imposée par le fournisseur.
• Si un modèle ne peut pas accepter 2048 px, utiliser un mosaïquage déterministe avec un chevauchement fixe et une politique de couture identique entre les modèles.
• Les invites multi-images énumèrent les images indexées à partir de 1 et lient les références dans le texte d’invite à ces indices.
• Pour les courtes vidéos, utiliser la même politique d’échantillonnage de trames pour tous les modèles qui acceptent plusieurs images (par exemple, K=16 trames également espacées) et marquer les autres comme “non pris en charge” plutôt que de les pénaliser.

Sorties structurées et respect du schéma

• Lorsque cela est pris en charge, fonctionner en mode strict JSON ou appel de fonction/outils; valider avec un schéma JSON par tâche et compter les occurrences de JSON non valide avant toute réessai.
• Pour les modèles sans mode JSON natif, appliquer un suffixe d’invite orienté schéma compact et analyser avec des extracteurs robustes et tolérants, mais continuer à suivre les taux de JSON non valide pour éviter de masquer les erreurs de format.

Quantification de l’incertitude et tests de signification

• Établir des IC à 95 % en utilisant un bootstrap non paramétrique sur les éléments (percentile ou BCa) pour les métriques continues (par exemple, CIDEr, SPICE, BLEU, ROUGE-L, METEOR via l’outil officiel COCO Caption). Pour les résultats binomiaux (par exemple, précision sur MMBench/MMMU/VQA/GQA), ajouter des intervalles de Wilson.
• Utiliser des exécutions multi-graines (par exemple, 5 graines) pour les tâches génératives afin de capturer la variabilité d’échantillonnage côté serveur et la stochasticité du décodage (mêmes paramètres entre les modèles).
• Tests appariés: test de McNemar pour la précision; tests de permutation appariés pour les métriques continues. Corriger les p-values en utilisant Benjamini–Hochberg sur plusieurs ensembles de données/métriques pour contrôler la découverte incorrecte.

Instrumentation de la latence et du débit

• Enregistrer le temps jusqu’au premier token (TTFT) et le temps jusqu’au dernier token (TLTT) pour chaque requête; rapporter p50/p90/p99 par modèle et tâche. Balayer la concurrence (1, 8, 32) lors des exécutions préchauffées. Journaliser le VRAM, la RAM de l’hôte, et la consommation de puissance du GPU sur site; enregistrer la région, le flux activé/désactivé, et la taille des lots pour les API.

Rigueur API et journaux de fidélité complète

• Conserver les corps complets des requêtes/réponses et les en-têtes, les IDs de modèles retournés par le point de terminaison, les horodatages, la région, et le statut HTTP. Utiliser des clés d’idempotence là où cela est pris en charge pour atténuer les réessais.
• Randomiser l’ordre des requêtes entre les modèles pour réduire les artefacts temporels et de limite d’éclatement.

Benchmarks et scoring officiel

• Suite de perception/raisonnement de base: MMBench (compétences larges), MM‑Vet (ouvert), MMMU (raisonnement multidisciplinaire), VQA v2 et GQA (VQA et compréhension de scène compositionnelle), COCO Captions (CIDEr/SPICE/BLEU/METEOR/ROUGE‑L), et RefCOCO/+/g pour le grounding (IoU≥0,5 lorsque les boîtes de délimitation sont prises en charge). Utiliser les scripts/outils de scoring officiels pour éviter les dérives de réimplémentation.
• Vérifier la cohérence procédurale avec des harnais communautaires tels que VLMEvalKit et LMMS‑Eval, et vérifier l’exactitude relative par rapport aux classements OpenCompass pour détecter les régressions de configuration.

Tableaux de Comparaison

Ce que nous corrigeons — et pourquoi cela importe

Surface de contrôle	Paramètre fixé	Pourquoi cela importe	Preuve/norme
Version du modèle	ID/point de terminaison de modèle exact capturé dans les journaux	Empêche la dérive silencieuse du modèle	Documentation des fournisseurs pour GLM-Image, GPT‑4o, Claude, Gemini, Qwen2‑VL
OS/pilote/GPU	Digest de conteneur Ubuntu LTS; CUDA/cuDNN fixés; H100/A100 unique; MIG désactivé	Élimine la variabilité de performance/precision des noyaux/matériel	Documentation NVIDIA/CUDA/Docker
Graines/déterminisme	Graines Python/Numpy/Torch/CUDA fixées; cuDNN déterministe; espace de travail cuBLAS	Rend le chemin du GPU répétable à un certain coût de performance	Guide de randomness de PyTorch
Invites	Invite système neutre; modèles de tâches partagés	Évite les biais de cadrage et les changements cachés de few-shot/context	Choix de protocole
Décodage	temp=0.2, top_p=0.9, limite max de tokens/arrêts fixée; top_k désactivé sauf si nécessaire	Normalise l’échantillonnage et la longueur de la sortie	Choix de protocole
Entrées	Limite de 2048 px; cadrage uniforme; mosaïquage déterministe; échantillonnage de trame fixe	Égalise les pixels visibles par modèle et la couverture temporelle	Choix de protocole
Sortie structurée	Schémas JSON stricts; taux de JSON non valide suivi; modes JSON/fonction natifs quand disponibles	Pénalise équitablement les erreurs de formatage; réduit les hallucinations	Appel JSON/fonction OpenAI; modes fournisseur
Statistiques	Bootstrap IC à 95 %; Wilson pour binomial; McNemar/permutation; correction BH	Distingue le bruit du signal; contrôle les comparaisons multiples	Bootstrap SciPy; tests appariés standard
Télémétrie	TTFT/TLTT p50/p90/p99; balayages de concurrence; journaux de VRAM/power; capture régionale	Permet des comparaisons reproductibles de latence/débit	Journalisation matériel/API

Surfaces de verrouillage entre les familles de modèles

Famille de modèles	Où verrouiller la version	Notes
GLM‑Image (ZhipuAI)	ID de modèle dans l’API ZhipuAI Open Platform et journaux de réponse	Capturer l’identifiant de modèle retourné par appel
GPT‑4o (OpenAI)	Champ “model” pour le point de terminaison; consigner le modèle/version retourné	Mode JSON/appel de fonction disponible pour le respect du schéma
Claude Vision	Nom de modèle dans l’API; consigner les en-têtes de réponse et informations sur le modèle	Comportement d’entrée vision documenté dans le guide vision de Claude
Gemini Vision	Chaine de modèle (par ex., gemini-…); consigner la région et le modèle	Comportement vision/multimodal dans les docs Gemini
Qwen2-VL	Checkpoint/tag de modèle (pour ouvert) ou nom de modèle API	Configurations open-source et limites sur GitHub

Meilleures Pratiques

• Préférez les conteneurs par digest (et non par tags) et publiez un manifeste des versions GPU/pilote/CUDA/cuDNN avec votre rapport.
• Préchauffez chaque modèle et exécutez une petite tranche de validation pour tester les modèles d’invite, la conformité au schéma, les graines et la journalisation avant les exécutions complètes.
• Utilisez les scripts de scoring officiels et les harnais communautaires (VLMEvalKit, LMMS‑Eval) pour réduire les dérives de manipulation; conservez les prédictions brutes et les métriques par article.
• Effectuez toujours des tests appariés par rapport à une référence (par exemple, GLM‑Image); rapportez à la fois le delta et sa confiance/signification ajustée.
• Randomisez l’ordre des articles et distribuez les requêtes pour réduire les effets de limites de taux d’API et diurnes; consignez les modes région et streaming.
• Suivez le taux de JSON non valide et les réessais séparément de l’exactitude de la tâche — la fiabilité du format est une métrique de premier ordre pour les intégrations en production.
• Documentez les lacunes fonctionnelles (par exemple, pas de boîtes) comme “non pris en charge” plutôt que de mélanger les modes incomparables; restreignez les comparaisons RefCOCO aux modèles qui émettent des boîtes.
• Publiez tout: invites, graines, fichiers de configuration, digests de conteneurs, versions de harnais, journaux, et sorties brutes. Tout le monde devrait pouvoir reproduire vos chiffres sur un autre H100/A100 avec un logiciel identique.

Exemples Pratiques

Vérifications de sens commun Docker + GPU déterministes

# Pull par digest (exemple de placeholder de digest)
docker pull ubuntu@sha256:abcdef... # image de base
# Consigner les versions CUDA/cuDNN à l'intérieur du conteneur
nvidia-smi # consigner le pilote, l'UUID du GPU, la limite de puissance, le mode MIG
# Désactiver MIG si activé
sudo nvidia-smi -i 0 -mig 0 # nécessite des droits d'administrateur; consigner le résultat 

Requête API normalisée avec cible de schéma JSON et décodage

{
 "model": "gpt-4o-2024-xx-xx",
 "temperature": 0.2,
 "top_p": 0.9,
 "max_tokens": 128,
 "response_format": {"type": "json_object"},
 "messages": [
 {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant vision-langage utile et précis. Suivez les instructions à la lettre. Si incertain, dites 'pas sûr'. Évitez les affirmations non soutenues."},
 {"role": "user", "content": [
 {"type": "input_text", "text": "Répondez à la question VQA avec un seul mot."},
 {"type": "input_image", "image_url": "https://.../img1.jpg"},
 {"type": "input_text", "text": "Question: Quelle est la couleur de la voiture?"}
 ]}
 ]
}

Lorsque le fournisseur expose des modes fonctions/JSON, validez les schémas stricts et comptez les réponses JSON non valides avant les réessais. Incluez un en-tête Idempotency-Key si l’API le prend en charge et consignez tous les en-têtes.

Intervalles de confiance Bootstrap avec SciPy

from scipy.stats import bootstrap
import numpy as np

# scores: métrique par article (par exemple, CIDEr) pour un modèle sur les légendes COCO
scores = np.array([...], dtype=float)
res = bootstrap((scores,), np.mean, confidence_level=0.95, n_resamples=10000, method="percentile")
mean = scores.mean()
lo, hi = res.confidence_interval.low, res.confidence_interval.high
print(f"Moyenne={mean:.3f} IC à 95% = ({lo:.3f}, {hi:.3f})") # 

Échantillonnage de trames fixe pour vidéo courte (comme multi-image)

def sample_frames(num_frames, k=16):
 # Indices également espacés inclusifs des points d'extrémité
 return [round(i*(num_frames-1)/(k-1)) for i in range(k)]

Seed PyTorch et espace de travail cuBLAS (récapitulation)

import os
os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":16:8" # GEMMs déterministes 
# Puis importer torch et définir les graines comme montré précédemment 

Conclusion

Le benchmarking multimodal déterministe n’est pas un luxe—c’est le seul moyen de faire des affirmations équitables et défendables sur GLM-Image par rapport à GPT‑4o, Gemini, Claude, et Qwen2-VL. En fixant les versions et les points de terminaison des modèles, en standardisant le matériel et les noyaux, en normalisant les invites/décodages/entrées, en appliquant les sorties structurées et en appliquant des intervalles de confiance bootstrap avec des tests de signification appariés, vous éliminez les variables cachées qui, autrement, se déguisent en “supériorité de modèle”. Les scripts et harnais de benchmark officiels ferment la boucle, garantissant que vos chiffres s’alignent sur les références communautaires tout en restant entièrement vérifiables.

Principaux enseignements:

• Fixez les versions, les graines, et les conteneurs; journalisez tout ce qui pourrait changer le comportement.
• Normalisez les invites, le décodage et les entrées pour maintenir les comparaisons équitables.
• Appliquez des schémas JSON et mesurez les taux de JSON non valide comme métrique de fiabilité.
• Utilisez des IC bootstrap et des tests appariés (McNemar, permutation) avec correction BH.
• Instrumentez la latence/débit (TTFT/TLTT) et effectuez des balayages de concurrence avec des modèles préchauffés.

Prochaines étapes: adoptez les modèles ci-dessus, intégrez le scoring officiel pour MMBench, MM‑Vet, MMMU, VQA v2, GQA, COCO, et RefCOCO, et publiez votre archive d’invites, de graines, de digests, de journaux, et de sorties brutes. Faites une réplication sur plusieurs jours pour valider la stabilité, puis itérez sur les modèles de tâches spécifiques. Avec cette configuration en place, les débats techniques passent des anecdotes aux preuves—et le meilleur modèle pour votre charge de travail devient clair. 🔬

Sources

• ZhipuAI Open Platform (API): https://open.bigmodel.cn/dev/api — Documents les IDs/endpoints de modèle pour GLM‑Image et fournit la surface de verrouillage.
• OpenAI Models (GPT-4o et autres): https://platform.openai.com/docs/models — Spécifie la dénomination/versionnement du modèle et les fonctionnalités de réponse pertinentes pour le verrouillage et la journalisation.
• OpenAI Vision Guide: https://platform.openai.com/docs/guides/vision — Décrit la structure des requêtes multimodales utilisées dans les invites normalisées.
• OpenAI Function/Tool Calling: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling — Soutient les sorties strictes JSON/structurées utilisées pour le respect du schéma.
• Anthropic Claude Vision Docs: https://docs.anthropic.com/claude/docs/vision — Définit le comportement d’entrée vision de Claude utilisé pour des entrées/invites comparables.
• Google Gemini API Models: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models — Fournit des identificateurs de modèle et des surfaces de verrouillage pour Gemini.
• Google Gemini Vision Guide: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/vision — Détails sur les formats de requêtes multimodales informant la normalisation des entrées.
• Qwen2‑VL GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL — Établit les capacités/limites du modèle et une configuration open-source pour le verrouillage.
• MMBench (OpenCompass/MMBench): https://github.com/open-compass/MMBench — Harnais d’évaluation officiel pour le raisonnement multimodal large.
• MM‑Vet Benchmark: https://mm-vet.github.io/ — Définit l’évaluation multimodale ouverte avec notation basée sur des rubriques.
• MMMU Benchmark: https://mmmu-benchmark.github.io/ — Benchmark de raisonnement multidisciplinaire et scoring officiel.
• VQA v2 Dataset: https://visualqa.org/ — Ensemble de données VQA standard et scripts d’évaluation pour la précision.
• GQA Dataset: https://cs.stanford.edu/people/dorarad/gqa/ — Compréhension de scène compositionnelle avec évaluation officielle.
• COCO Dataset (Captions): https://cocodataset.org/ — Benchmark de sous-titrage utilisé avec l’outil officiel.
• COCO Caption Evaluation Toolkit: https://github.com/tylin/coco-caption — Implémentations métriques officielles (CIDEr/SPICE/BLEU/METEOR/ROUGE-L).
• RefCOCO/RefCOCO+/RefCOCOg (refer): https://github.com/lichengunc/refer — Découpages officiels et évaluation IoU pour le grounding.
• VLMEvalKit: https://github.com/OpenGVLab/VLMEvalKit — Harnais communautaire pour standardiser la gestion des ensembles de données et le scoring.
• OpenCompass Leaderboards (Multimodal): https://opencompass.org.cn/leaderboard — Vérification externe pour les classements relatifs.
• LMMS‑Eval: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval — Harnais alternatif pour la cross-validation des résultats.
• Reproductibilité/Aleatoryité PyTorch: https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html — Guide officiel pour l’entraînement/inférence déterministe.
• SciPy Bootstrap CI: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.bootstrap.html — Référence pour les IC bootstrap non paramétriques.
• NVIDIA A100: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/ — Baseline matériel et caractéristiques de performance/VRAM.
• NVIDIA H100: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/ — Baseline matériel et caractéristiques de performance/VRAM.
• Docker Docs: https://docs.docker.com/ — Bonnes pratiques de conteneurisation et verrouillage par digest.
• NVIDIA CUDA Docs: https://docs.nvidia.com/cuda/ — Versionnage des noyaux/bibliothèques et déterminisme de l’espace de travail cuBLAS.

Sources & Références